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基于非线性光谱字典学习的单幅RGB图像光谱重建方法研究
被引量：
5
1
作者
左楚
谢德红
万晓霞
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期2092-2100,共9页
针对单幅RGB图像重建光谱图像中的病态问题,提出一种基于非线性光谱字典学习的非线性重建方法。为了适应线性和非线性数据,该方法首先改进了基于自联想神经网络模型的非线性主成分分析算法,并利用其从训练光谱集中学习低维光谱字典,用...
针对单幅RGB图像重建光谱图像中的病态问题,提出一种基于非线性光谱字典学习的非线性重建方法。为了适应线性和非线性数据,该方法首先改进了基于自联想神经网络模型的非线性主成分分析算法,并利用其从训练光谱集中学习低维光谱字典,用于光谱重建的求逆方程中,以缓解病态状况。再在此光谱字典基础上,利用阻尼高斯牛顿法结合截断奇异值分解的正则化方法,进一步缓解该非线性反演的病态问题,实现单幅RGB图像重建光谱图像。在实验中,采用Munsell以及Munsell+Pantone两个光谱训练集学习光谱字典,同时利用CAVE和UEA光谱图像库进行光谱重建测试。该方法测试结果与现有方法比较发现,该方法在不同光谱训练集下重建CAVE和UEA两库光谱图像的均方根差的平均值最低,分别为0.2124,0.2554,0.2294和0.2949,均方根差的标准偏差接近最好方法的效果,分别为0.0685,0.0847,0.0668和0.0870。此结果表明该方法针对单幅RGB图像重建光谱图像在重建精度和稳定性上均存在优势。
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关键词
光谱重建
RGB图像
非线性
光谱字典
学习
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职称材料
基于改进Hodrick-Prescott分解模型的近红外自适应降噪方法
被引量：
9
2
作者
谢德红
李俊锋
+2 位作者
刘菂
万晓霞
叶艺
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1650-1655,共6页
在检测果蔬农药残留的近红外光谱采集过程中,往往会受噪声干扰获得低信噪比近红外光谱,且近红外光谱中表征农药和果蔬化学组分的谱峰微弱且重叠度高,因而此近红外光谱降噪普遍存在易平滑微弱的农药组分谱峰、或增加非测量物化学组分谱...
在检测果蔬农药残留的近红外光谱采集过程中,往往会受噪声干扰获得低信噪比近红外光谱,且近红外光谱中表征农药和果蔬化学组分的谱峰微弱且重叠度高,因而此近红外光谱降噪普遍存在易平滑微弱的农药组分谱峰、或增加非测量物化学组分谱峰的危险,导致在后续以仅挖掘红外光谱谱峰特征为前提的分类和化学组分分析中,恶化近红外光谱的分类精度、影响农药残留成分的正确分析。针对抑制近红外光谱噪声与保持近红外光谱谱峰的矛盾,提出一种改进Hodrick-Prescott分解模型的自适应降噪方法。在该方法的Hodrick-Prescott分解模型中,以染噪光谱与复原光谱之间残差的L2范数为残差项,描述高斯噪声结构,以复原光谱信号二阶差分的L2范数为正则化项,惩罚复原光谱、迫使从染噪光谱中复原的光谱倾向于梯度减少的方向,以平滑噪声、保持原始谱峰信息。该方法同时结合L-曲线方法,自适应地获取染噪光谱在Hodrick-Prescott优化方程中的正则化参数,并通过求解该曲线最大曲率点对应的参数获得最优正则化参数,确保能平衡Hodrick-Prescott分解模型中正则化项和残差项,以得到较为理想的光谱复原结果。实验以农药残留和未残留的上海青近红外光谱为基本数据、通过降噪前后信噪比、以及支持向量机分类模型的识别率,对比分析bior6.8小波分解方法、sym8小波分解方法、互补集合模态分解方法的降噪效果。实验结果显示,该方法在处理18.79 dB信噪比染噪近红外光谱时获得了33.35 dB信噪比;在实施上海青农药残留检测中,处理训练集与测试集近红外光谱数据后,训练所得支持向量机分类模型的训练集识别率达93.58%、测试集识别率达71.18%,此识别率明显高于上述三种方法降噪后的结果,接近于原始未染噪声光谱数据。该方法在近红外光谱降噪方面具有明显的优势,能应用于农药残留近红外光谱检测的前期处理。
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关键词
Hodrick-Prescott分解
L曲线
自适应
降噪
近红外光谱
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职称材料
题名
基于非线性光谱字典学习的单幅RGB图像光谱重建方法研究
被引量：
5
1
作者
左楚
谢德红
万晓霞
机构
南京林业
大学
轻工与食品学院
南京林业
大学
信息
科学技术学院
武汉大学
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期2092-2100,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61275172,61575147)
南京林业大学青年科技创新基金项目(CX2018024)资助。
文摘
针对单幅RGB图像重建光谱图像中的病态问题,提出一种基于非线性光谱字典学习的非线性重建方法。为了适应线性和非线性数据,该方法首先改进了基于自联想神经网络模型的非线性主成分分析算法,并利用其从训练光谱集中学习低维光谱字典,用于光谱重建的求逆方程中,以缓解病态状况。再在此光谱字典基础上,利用阻尼高斯牛顿法结合截断奇异值分解的正则化方法,进一步缓解该非线性反演的病态问题,实现单幅RGB图像重建光谱图像。在实验中,采用Munsell以及Munsell+Pantone两个光谱训练集学习光谱字典,同时利用CAVE和UEA光谱图像库进行光谱重建测试。该方法测试结果与现有方法比较发现,该方法在不同光谱训练集下重建CAVE和UEA两库光谱图像的均方根差的平均值最低,分别为0.2124,0.2554,0.2294和0.2949,均方根差的标准偏差接近最好方法的效果,分别为0.0685,0.0847,0.0668和0.0870。此结果表明该方法针对单幅RGB图像重建光谱图像在重建精度和稳定性上均存在优势。
关键词
光谱重建
RGB图像
非线性
光谱字典
学习
Keywords
Spectral reconstruction
RGB image
Nonlinear
Spectral dictionary
Learning
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
基于改进Hodrick-Prescott分解模型的近红外自适应降噪方法
被引量：
9
2
作者
谢德红
李俊锋
刘菂
万晓霞
叶艺
机构
南京林业
大学
轻工与食品学院
河南牧业经济学院包装与印刷
工程
学院
北京工商
大学
食品安全大数据技术北京市重点实验室
武汉大学湖北省文物颜色信息数字化与虚拟再现工程研究中心
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1650-1655,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61275172,61575147)
江苏省高校优势学科建设工程项目(164030934)
+3 种基金
江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金项目(201526)
南京林业大学青年科技创新基金项目(CX2018024)
南京林业大学大学生创新创业训练计划项(2018NFUSPITP680)
食品安全大数据技术北京市重点实验室开放基金项目(BTBD-2019KF02)资助。
文摘
在检测果蔬农药残留的近红外光谱采集过程中,往往会受噪声干扰获得低信噪比近红外光谱,且近红外光谱中表征农药和果蔬化学组分的谱峰微弱且重叠度高,因而此近红外光谱降噪普遍存在易平滑微弱的农药组分谱峰、或增加非测量物化学组分谱峰的危险,导致在后续以仅挖掘红外光谱谱峰特征为前提的分类和化学组分分析中,恶化近红外光谱的分类精度、影响农药残留成分的正确分析。针对抑制近红外光谱噪声与保持近红外光谱谱峰的矛盾,提出一种改进Hodrick-Prescott分解模型的自适应降噪方法。在该方法的Hodrick-Prescott分解模型中,以染噪光谱与复原光谱之间残差的L2范数为残差项,描述高斯噪声结构,以复原光谱信号二阶差分的L2范数为正则化项,惩罚复原光谱、迫使从染噪光谱中复原的光谱倾向于梯度减少的方向,以平滑噪声、保持原始谱峰信息。该方法同时结合L-曲线方法,自适应地获取染噪光谱在Hodrick-Prescott优化方程中的正则化参数,并通过求解该曲线最大曲率点对应的参数获得最优正则化参数,确保能平衡Hodrick-Prescott分解模型中正则化项和残差项,以得到较为理想的光谱复原结果。实验以农药残留和未残留的上海青近红外光谱为基本数据、通过降噪前后信噪比、以及支持向量机分类模型的识别率,对比分析bior6.8小波分解方法、sym8小波分解方法、互补集合模态分解方法的降噪效果。实验结果显示,该方法在处理18.79 dB信噪比染噪近红外光谱时获得了33.35 dB信噪比;在实施上海青农药残留检测中,处理训练集与测试集近红外光谱数据后,训练所得支持向量机分类模型的训练集识别率达93.58%、测试集识别率达71.18%,此识别率明显高于上述三种方法降噪后的结果,接近于原始未染噪声光谱数据。该方法在近红外光谱降噪方面具有明显的优势,能应用于农药残留近红外光谱检测的前期处理。
关键词
Hodrick-Prescott分解
L曲线
自适应
降噪
近红外光谱
Keywords
Hodrick-Prescott decomposition
L-curve
Adaptive
Denoising
Near-infrared spectroscopy
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非线性光谱字典学习的单幅RGB图像光谱重建方法研究
左楚
谢德红
万晓霞
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进Hodrick-Prescott分解模型的近红外自适应降噪方法
谢德红
李俊锋
刘菂
万晓霞
叶艺
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
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